Począwszy od ubiegłego roku studiowałem różne przedmioty, aby zrozumieć niektóre z najważniejszych tez uczenia maszynowego
S. Hochreiter i J. Schmidhuber. (1997). Długotrwała pamięć krótkotrwała . Obliczenia neuronowe, 9 (8), 1735-1780.
Jednak z uwagi na fakt, że nie mam żadnego wykształcenia matematycznego, zacząłem uczyć się takich przedmiotów
- Rachunek różniczkowy
- Rachunek wielowymiarowy
- Analizy matematyczne
- Algebra liniowa
- Równania różniczkowe
- Real Anaylsis (teoria miary)
- Podstawowe prawdopodobieństwo i statystyka
- Statystyka matematyczna
W tej chwili nie mogę powiedzieć, że skończyłem rygorystycznie studiować te przedmioty, ale wiem, z czym chcą poradzić sobie powyższe. Chodzi o to, że nie wiem, co muszę teraz zrobić. Istnieje wiele przedmiotów, które uczenie maszynowe wykorzystuje do rozwiązywania wielu problemów i nie wiem, jak je właściwie wykorzystać.
Na przykład uczenie się przez wzmacnianie jest obecnie jednym z najpopularniejszych tematów, w którym setki tysięcy badaczy prowadzą obecnie badania, aby dokonać przełomu w przekleństwie wymiarowości. Ale jako przyszły pracownik, który będzie pracował w firmach IT, zadanie na biurku nie byłoby czymś, czego się spodziewałem.
Czy ważne jest posiadanie własnej wiedzy specjalistycznej do pracy w terenie? Jeśli tak, to jakie przedmioty muszę teraz uczyć?
Dla Twojej wygody chcę dowiedzieć się więcej o procesie Markowa i procesie decyzyjnym Markowa.